python的flask框架实现医学图像分割,分割算法使用pytorch实现,我需要使用U-net
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码(含模型构建、后端架设和前端访问功能).zip
基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码(含模型构建、后端架设和前端访问功能).zip【项目说明】有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 医生只需通过web上传ct图像文件,后台就会使用训练好的模型进行肿瘤区域的分割,然后将勾画好肿瘤区域的图像返回,还有肿瘤区域的一些特征(如面积、周长、强度等),并且提供前几次诊断的特征数据并绘制成图表进行对比来辅助医生诊断。 实现过程: 图像分割->特征提取->辅助诊断->诊断结果展示 整个系统采取前后分离的方案,确保足够轻量,低耦合。后端采用Python的Flask库,能与AI框架更好的结合,使得系统能更高内聚。 目录 功能 uploads 直接上传目录 tmp/ct dcm文件副本目录 tmp/image dcm读取转换为png目录 tmp/mask 预测结果肿瘤掩膜目录 tmp/draw 勾画肿瘤后处理结果目录 首先对CT文件进行整理,使用SimpleITK读取CT文件,读取肿瘤的掩膜文件并映射到肿瘤CT图像来获取肿瘤区域,然后进行数据的归一化,预处理后制作训练和测试的数据集。 使用PyTorch框架编写。
基于人工智能深度学习技术实现肿瘤区域识别诊断系统python源码带后端+项目说明.zip
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